package com.shm.leetcode;

import java.util.Arrays;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * 1046. 最后一块石头的重量
 * 有一堆石头，每块石头的重量都是正整数。
 *
 * 每一回合，从中选出两块 最重的 石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下：
 *
 * 如果 x == y，那么两块石头都会被完全粉碎；
 * 如果 x != y，那么重量为 x 的石头将会完全粉碎，而重量为 y 的石头新重量为 y-x。
 * 最后，最多只会剩下一块石头。返回此石头的重量。如果没有石头剩下，就返回 0。
 *
 *
 *
 * 示例：
 *
 * 输入：[2,7,4,1,8,1]
 * 输出：1
 * 解释：
 * 先选出 7 和 8，得到 1，所以数组转换为 [2,4,1,1,1]，
 * 再选出 2 和 4，得到 2，所以数组转换为 [2,1,1,1]，
 * 接着是 2 和 1，得到 1，所以数组转换为 [1,1,1]，
 * 最后选出 1 和 1，得到 0，最终数组转换为 [1]，这就是最后剩下那块石头的重量。
 *
 *
 * 提示：
 *
 * 1 <= stones.length <= 30
 * 1 <= stones[i] <= 1000
 * @author SHM
 */
public class LastStoneWeight {
    public int lastStoneWeight(int[] stones) {
        Arrays.sort(stones);
        for(int i=stones.length-1;i>0;i--){
            if(stones[i]==stones[i-1]){
                i--;
                if(i==0){
                    return 0;
                }
            }else{
                stones[i-1]=stones[i]-stones[i-1];
                Arrays.sort(stones);
            }
        }

        return stones[0];
    }

    /**
     * 方法一：最大堆
     * 将所有石头的重量放入最大堆中。每次依次从队列中取出最重的两块石头 aa 和 bb，必有 a \ge ba≥b。如果 a>ba>b，则将新石头 a-ba−b 放回到最大堆中；如果 a=ba=b，两块石头完全被粉碎，因此不会产生新的石头。重复上述操作，直到剩下的石头少于 22 块。
     *
     * 最终可能剩下 1 块石头，该石头的重量即为最大堆中剩下的元素，返回该元素；也可能没有石头剩下，此时最大堆为空，返回 00。
     *
     * 复杂度分析
     *
     * 时间复杂度：O(n\log n)O(nlogn)，其中 nn 是石头数量。每次从队列中取出元素需要花费 O(\log n)O(logn) 的时间，最多共需要粉碎 n - 1n−1 次石头。
     *
     * 空间复杂度：O(n)O(n)。
     *
     * 作者：LeetCode-Solution
     * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/last-stone-weight/solution/zui-hou-yi-kuai-shi-tou-de-zhong-liang-b-xgsx/
     * @param stones
     * @return
     */
    public int lastStoneWeight_2(int[] stones) {
        PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>((a,b) -> b-a);
        for (int stone : stones) {
            queue.offer(stone);
        }

        while (queue.size()>1){
            Integer a = queue.poll();
            Integer b = queue.poll();
            if (a>b){
                queue.offer(a-b);
            }
        }
        return queue.isEmpty()?0:queue.poll();
    }
}
